56、在线遗传算法与多智能体协作式电子学习系统解析

在线遗传算法与多智能体协作式电子学习系统解析

1. 在线遗传算法（Online GAs）概述

在线遗传算法与交互式遗传算法方法相关。在交互式遗传算法中，现实世界以用户参与选择过程或环境引导训练的形式融入遗传算法。而在线遗传算法与交互式遗传算法的主要区别在于，交互式遗传算法用于某种离线模拟，以选择最终的优化解决方案或行为供应用程序使用；在线遗传算法的应用则会立即利用解决方案种群。

在线遗传算法的采用主要是为了解决在需要适应但关于用户的个人资料和态度的数据很少或没有的情况下的问题。随着基于新信息技术的大规模分布式服务的日益普及，以及对隐私问题的意识和相关法律的增加，为动态领域中的未知用户提供自适应服务这一看似矛盾的需求推动了在线遗传算法的发展。

初步的实验结果证实了在线遗传算法在简化版报纸应用中的有效性。不过，在线遗传算法仍有一些理论和实际问题需要进一步研究，例如：
- 与适应度评估所需时间相关的时间粒度问题。
- 定义调整遗传算法参数和权重的有效方法。
- 探讨在线遗传算法背景下的协同进化等典型遗传算法问题。
- 在线遗传算法与其他非进化技术（如模糊分析和概率分析）的集成也值得研究。

2. 协作式电子学习系统的兴起

近年来，电子学习在学术和商业领域都受到了广泛关注。它是传统学习方式与各种现代网络技术相结合的产物，利用网络技术来设计、交付、选择、管理和扩展学习。国际组织和学者对电子学习的研究非常重视，教育技术标准化运动也成为了一股重要力量，许多组织正在为电子学习应用标准化重要的基础技术。

然而，目前协作学习对Web技术的接受速度较慢，许多电子学习应用缺乏灵活性，并且在设计中没有充分